具有批判性分析的情境学习 更注重能力而不是坐在教室里的时间 灵活性和个性化(包括神经多样性、多语言和残疾学生) 根据优势进行自适应学习 与 AR/VR/XR 集成以进行发现和虚拟“实地考察” 使用模拟/AR/VR/XR 来发展洞察力和背景(包括历史)——通过发现、综合、整合知识流进行学习 纳入工作经验以及学术知识与劳动力之间的整合
第3条第1点提及的方法(a)机器学习方法,包括监督学习、无监督学习和强化学习,使用包括深度学习在内的多种方法;(b)基于逻辑和知识的方法,包括知识表示、归纳(逻辑)编程、知识库、推理和演绎引擎、(符号)推理和专家系统;(c)统计方法、贝叶斯估计、搜索和优化方法。